Python多线程编程（一）：threading模块综述

Python 的多线程有两种实现方法: 函数,线程类 1.函数 调用 thread 模块中的 start_new_thread() 函数来创建线程,以线程函数的形式告诉线程该做什么 复制代码 代码如下: # -*- coding: utf-8 -*- import thread def f(name):   #定义线程函数   print "this is " + name   if __name__ == '__main__':   thread.start_new_thread(f

多线程 多线程是个提高程序运行效率的好办法,本来要顺序执行的程序现在可以并行执行,可想而知效率要提高很多.但是多线程也不是能提高所有程序的效率.程序的两个极端是'CPU 密集型'和'I/O 密集型'两种,多线程技术比较适用于后者,因为在串行结构中当你去读写磁盘或者网络通信的时候 CPU 是闲着的,毕竟网络比磁盘要慢几个数量级,磁盘比内存慢几个数量级,内存又比 CPU 慢几个数量级.多线程技术就可以同时执行,比如你的程序需要发送 N 个 http 数据包(10 秒),还需要将文件从一个位置复制到另

python是支持多线程的,并且是native的线程.主要是通过thread和threading这两个模块来实现的.thread是比较底层的模块,threading是对thread做了一些包装的,可以更加方便的被使用.这里需要提一下的是python对线程的支持还不够完善,不能利用多CPU,但是下个版本的python中已经考虑改进这点,让我们拭目以待吧. threading模块里面主要是对一些线程的操作对象化了,创建了叫Thread的class.一般来说,使用线程有两种模式,一种是创建线程要执行的

本文实例讲述了python基于queue和threading实现多线程下载的方法,分享给大家供大家参考.具体方法如下: 主代码如下: #download worker queue_download = Queue.Queue(0) DOWNLOAD_WORKERS = 20 for i in range(DOWNLOAD_WORKERS): DownloadWorker(queue_download).start() #start a download worker for md5 in MD5

本文实例讲述了python多线程threading.Lock锁的用法实例,分享给大家供大家参考.具体分析如下: python的锁可以独立提取出来 复制代码 代码如下: mutex = threading.Lock() #锁的使用 #创建锁 mutex = threading.Lock() #锁定 mutex.acquire([timeout]) #释放 mutex.release() 锁定方法acquire可以有一个超时时间的可选参数timeout.如果设定了timeout,则在超时后通过返回值

学过Python的人应该都知道,Python是支持多线程的,并且是native的线程.本文主要是通过thread和threading这两个模块来实现多线程的. python的thread模块是比较底层的模块,python的threading模块是对thread做了一些包装的,可以更加方便的被使用. 这里需要提一下的是python对线程的支持还不够完善,不能利用多CPU,但是下个版本的python中已经考虑改进这点,让我们拭目以待吧. threading模块里面主要是对一些线程的操作对象化了,创建

这篇文章主要介绍threading模块中的主类Thread的一些主要方法,实例代码如下: 复制代码 代码如下: '''  Created on 2012-9-7    @author:  walfred @module: thread.ThreadTest3  @description: '''    import threading    class MyThread(threading.Thread):      def __init__(self):          threading.

前面已经演示了Python:使用threading模块实现多线程编程二两种方式起线程和Python:使用threading模块实现多线程编程三threading.Thread类的重要函数,这两篇文章的示例都是演示了互不相干的独立线程,现在我们考虑这样一个问题:假设各个线程需要访问同一公共资源,我们的代码该怎么写? 复制代码 代码如下: ''' Created on 2012-9-8   @author: walfred @module: thread.ThreadTest3 '''  impor

本文实例讲述了Python多线程编程之多线程加锁操作.分享给大家供大家参考,具体如下: Python语言本身是支持多线程的,不像PHP语言. 下面的例子是多个线程做同一批任务,任务总是有task_num个,每次线程做一个任务(print),做完后继续取任务,直到所有任务完成为止. # -*- coding:utf-8 -*- #! python2 import threading start_task = 0 task_num = 10000 mu = threading.Lock() ###通

进程 进程的概念: 进程是资源分配的最小单位,他是操作系统进行资源分配和调度运行的基本单位.通俗理解:一个正在运行的一个程序就是一个进程.例如:正在运行的qq.wechat等,它们都是一个进程. 进程的创建步骤 1.导入进程包  import multiprocessing 2.通过进程类创建进程对象  进程对象 = multiprocessing.Process() 3.启动进程执行任务  进程对象.start() import multiprocessing import time def

简介 Python 通过 _thread 和 threading 模块提供了对多线程的支持,threading 模块兼具了 _thread 模块的现有功能,又扩展了一些新的功能,具有十分丰富的线程操作功能 创建线程 使用 threading 模块创建线程通常有两种方式: 1)使用 threading 模块中 Thread 类的构造器创建线程,即直接对类 threading.Thread 进行实例化,并调用实例化对象的 start 方法创建线程: 2)继承 threading 模块中的 Threa

Python这门解释性语言也有专门的线程模型,Python虚拟机使用GIL(Global Interpreter Lock,全局解释器锁)来互斥线程对共享资源的访问,但暂时无法利用多处理器的优势.在Python中我们主要是通过thread和 threading这两个模块来实现的,其中Python的threading模块是对thread做了一些包装的,可以更加方便的被使用,所以我们使用 threading模块实现多线程编程.这篇文章我们主要来看看Python对多线程编程的支持. 在语言层面,Pyt

前一篇文章Python:使用threading模块实现多线程编程四[使用Lock互斥锁]我们已经开始涉及到如何使用互斥锁来保护我们的公共资源了,现在考虑下面的情况– 如果有多个公共资源,在线程间共享多个资源的时候,如果两个线程分别占有一部分资源并且同时等待对方的资源,这会引起什么问题? 死锁概念 所谓死锁: 是指两个或两个以上的进程在执行过程中,因争夺资源而造成的一种互相等待的现象,若无外力作用,它们都将无法推进下去.此时称系统处于死锁状态或系统产生了死锁,这些永远在互相等待的进程称为死锁进程.

使用threading.Event可以实现线程间相互通信,之前的Python:使用threading模块实现多线程编程七[使用Condition实现复杂同步]我们已经初步实现了线程间通信的基本功能,但是更为通用的一种做法是使用threading.Event对象.使用threading.Event可以使一个线程等待其他线程的通知,我们把这个Event传递到线程对象中,Event默认内置了一个标志,初始值为False.一旦该线程通过wait()方法进入等待状态,直到另一个线程调用该Event的set